BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỆN TỬ TRUYỀN THÔNG Tp Hồ Chí Minh, tháng 7/2016 S KL0 0 9 9 9 8 GVHD ThS TRƯƠNG QUANG PHÚC SV[.]
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP NGÀNH CNKT ĐIỆN TỬ - TRUYỀN THÔNG MÔ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN TÍN HIỆU ECG QUA CƠ THỂ NGƯỜI SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP GHÉP GALVANIC GVHD: ThS TRƯƠNG QUANG PHÚC SVTH: MẠC MINH TÙNG NGÔ QUỐC CƯỜNG S K L0 9 Tp Hồ Chí Minh, tháng 7/2016 TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM KỸ THUẬT THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH KHOA ĐIỆN – ĐIỆN TỬ BỘ MƠN KỸ THUẬT MÁY TÍNH- VIỄN THƠNG ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆP MƠ PHỎNG HỆ THỐNG TRUYỀN TÍN HIỆU ECG QUA CƠ THỂ NGƯỜI SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP GHÉP GALVANIC Ngành Công Nghệ Kỹ Thuật Điện Tử -Truyền Thông Sinh viên : MẠC MINH TÙNG MSSV: 11141248 NGÔ QUỐC CƯỜNG MSSV: 11141027 Hướng dẫn: ThS TRƯƠNG QUANG PHÚC Tp.Hồ Chí Minh - 7/2016 LỜI CẢM ƠN Đầu tiên, xin chân thành cảm ơn đến quý thầy cô khoa Điện - Điện Tử, môn Kỹ Thuật Máy Tính-Viễn Thơng, trường Đại Học Sưu Phạm Kỹ Thuật TPHCM cung cấp kiến thức cho q trình chúng tơi theo học trường Chúng tơi xin chân thành cảm ơn đến thầy ThS.Trương Quang Phúc, thầy cung cấp tài liệu, tận tình sửa chữa nhắc nhở để làm việc tốt Từ giúp chúng tơi hồn thành đề tài Chúng xin cảm ơn gia đình tạo điều kiện thuận lợi tinh thần, vật chất động viên suốt trình thực đề tài Do khả tầm hiểu biết chúng tơi cịn hạn hẹp đề tài mẽ nên khơng tránh khỏi hạn chế thiếu sót Rất mong nhận dẫn góp ý quý thầy cô TP.HCM, ngày tháng năm 2016 Sinh viên Mạc Minh Tùng Ngô Quốc Cường i TÓM TẮT Từ ứng dụng mạng khu vực thể (BAN) chuẩn truyền dẫn sử dụng sóng RF sử dụng: Bluetoth, Zigbee,Wifi… Đề tài nêu nhược điểm của chuẩn truyền dẫn chịu ảnh hưởng nhiễu điện từ sóng vơ tuyến, tính bảo mật khơng cao, lượng tiêu thụ lớn… từ đưa chuẩn truyền dẫn truyền dẫn bên thể người (IBC) giúp giải nhược điểm Có hai phương pháp truyền liệu qua thể người ghép tụ ghép galvanic Từ đặc điểm hai phương pháp, đề tài thiết kế hệ thống truyền tín hiệu điện tim (ECG) qua thể người phương pháp ghép galvanic, tính tốn mơ trở kháng lớp thể nguời thông qua phần mềm Matlab Simulink Sau qua thể tín hiệu bị suy hao -52.3dB tương ứng với tần số sóng mang 1MHz khoảng cách 10cm Hệ thống đạt tốc độ bit 8000bit/s Do mô phần mềm nên khơng có lỗi bit xuất nên tín hiệu ECG truyền qua thể người giải điều chế với dạng sóng ban đầu với BER=0% ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i TÓM TẮT ii MỤC LỤC iii DANH MỤC HÌNH v CÁC TỪ VIẾT TẮT viii CHƯƠNG 1.TỔNG QUAN 1 Giới thiê ̣u đề tài 1 Mu ̣c tiêu đề tài Phạm vi nghiên cứu Cấ u trúc đề tài CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Tổng quan BAN 2.2 Sơ lươ ̣c về lich ̣ sử công nghê ̣ IBC 12 2.3 Các phương pháp suy hao phương pháp 14 2.3.1 Phương pháp ghép tu 14 ̣ 2.3.2 Suy hao phương pháp ghép tụ 14 2.3.3 Ghép Galvanic 17 2.3.4 Suy hao phương pháp ghép Galvanic 17 2.4 Công suất tiêu thụ IBC 21 2.5 Sơ lược tín hiệu điện tim ECG 22 iii 2.6 Cơ thể người hai phương pháp ghép 24 2.6.1 Thông số ghép tụ 26 2.6.2 Thông số ghép gavalnic 28 2.7 Sơ đồ khối hệ thống 32 CHƯƠNG XÂY DỰNG HỆ THỐNG IBC 34 3.1 Hệ thống IBC 34 3.2 Khối ECG Signal 34 3.3 Khối ADC 35 3.6 Khối Human Body 38 3.7 Khối Demodulator OOK 39 3.8 Khối Simout2 40 3.9 Giải điều chế PCM 41 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG 42 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 49 5.1 Kết luận 49 5.2 Hướng phát triển 49 iv DANH MỤC HÌNH Hình Tốc độ liệu công suất hoạt động cơng nghệ BAN Hình 2 Hê ̣ thố ng giám sát y tế đươ ̣c áp du ̣ng giữa hai kỹ thuâ ̣t WBAN và WLAN 11 Hình Nguyên lý hoạt động ghép tụ 14 Hình Mơ hình ghép tu ̣ 15 Hình Ma ̣ch điê ̣n tương đương của mô hiǹ h ghép tu 15 ̣ Hình Nguyên lý hoạt động phương pháp ghép Galvanic 17 Hình Mơ hình mạch ghép Galvanic 18 Hình Mạch tương đương ghép Galvanic 18 Hình Tín hiệu ECG hình thành từ sóng P,Q,R,S,T 22 Hình 10 Mặt cắt lớp cánh tay người 24 Hình 11 Điện cực cấy vào cánh tay 27 Hình 12 Mơ hình cánh tay biểu diễn ống hình trụ trịn 28 Hình 13 Các loại điện cực (a) Swaromed REF1008 (b) Neuroline 715 (c) Blue Sensor BR 31 Hình 14 Vị trí đặt điện cực 31 Hình 15 Suy hao điện cực khác thực nghiệm cánh tay từ B1 đến B2 ngực từ C1 đến E1 32 Hình 16 Sơ đồ khối đơn giản thu phát IBC 32 Hình 17 Xây dựng khối Human body 39 Hình 18 Xây dựng mạch giải điều chế OOK 39 Hình 19 Cấu hình khối Simout2 40 Hình Hệ thống IBC sau mô 34 Hình Xây dựng khối ECG_Signal 34 Hình 3 Cấu hình khối ECG 34 v Hình Xây dựng khối ADC 35 Hình Cấu hình khối Zero-Order Hold 35 Hình Cấu hình khối Uniform Encoder 36 Hình Cấu hình khối Integer to Bit Converter 36 Hình Quá trình chuyển đổi khối Buffer 37 Hình Cấu hình khối Buffer 37 Hình 10 Cấu hình khối To workspace1 37 Hình 11 Cấu hình khối Sine Wave 38 Hình 12 Xây dựng khối điều chế OOK 38 Hình Tín hiệu ECG lấy từ hàm ecg(50) Matlab 42 Hình Tín hiệu ECG sau lấy mẫu lại với tần số 1KHz 42 Hình Tín hiệu ECG ban đầu sau qua mạch RC 43 Hình 4 Tín hiệu sau lượng tử hóa 8bit 43 Hình Tín hiệu sau mã hóa mã hóa 8bit 44 Hình Tín hiệu mã hóa Bipolar với kênh truyền 44 Hình Tín hiệu OOK sau điều chế 45 Hình Tín hiệu OOK trước sau qua mạch mô thể người 46 Hình Tín hiệu OOK sau qua diode mạch so sánh 47 Hình 10 Biểu diễn suy hao bảng 4.1 đồ thị 47 Hình 11 Tín hiệu ECG lượng tử (giải điều chế) 48 Hình 12 Tín hiệu ECG ban đầu 48 vi DANH MỤC BẢNG Bảng 1 Thông số kỹ thuâ ̣t của các giao thức RF thường đươ ̣c sử du ̣ng WBAN Bảng So sánh thông số kỹ thuật IBC RF IEEE 802.15.6 Bảng Thông số của các loa ̣i cảm biế n y sinh Bảng So sánh chuẩn truyền dẫn đươ ̣c sử du ̣ng BSN 11 Bảng Tóm tắt so sánh báo cáo IBC qua năm 13 Bảng 2 So sánh hai kiểu ghép tụ ghép Galvanic IBC 21 Bảng 3Thông số của các lớp thể 25 Bảng Hằng số điện môi của các lớp thể ứng với tần số 24 Bảng 5Độ dẫn điện của các lớp thể ứng với tần số 25 Bảng Kích thước loại điện cực 30 Bảng Giá trị Rc Cc đo vị trí tần số khác 30 Bảng Suy hao qua thể người 42 vii CÁC TỪ VIẾT TẮT A AC - Alternating Current ADC - Analog-Digital Converter AMI - Alternate Mark Inversion ANT - Another Neat Tool B B8ZS - Bipolar 8-Zero Substitution BAN - Body Area Network BCC - Body Channel Communication BPSK - Binary Phase-Shift Keying BSC - Body Sensor Networks C CMOS - Complementary Metal-Oxide-Semiconductor D DAC - Digital-Analog Converter DC - Direct Current E ECG - ElectroCardioGram EEG - Electroencephalogram EMG - Electromyography F FSK - Frequency-Shift Keying H viii Hình 17 Xây dựng khối Human body Giá trị R0 = 50 Ω, Rceo = 1MΩ, Cceo = 13pF [10] Từ công thức 2.29 giá trị có bảng 2.5 2.6 ta tính giá trị Zt = 0.006496458207188 - 0.000000000069093i Ω Từ cơng thức 2.30 bảng 2.7 ta tính Zi = Zo= 0.508379682400435 0.000000012601746i Ω Từ công thức 2.31 2.32 ta tính Zb1 = Zb2 = 0.514876140607623 0.000000012670839i Ω Từ bảng 2.9 ta tính giá trị tương ứng với loại điện cực vị trí đặt chúng Zc = 0.088680783716425 - 4.679347101525652i Ω Khối Subtract dùng để tính hiệu điện hai đầu Zceo 3.7 Khối Demodulator OOK Hình 18 Xây dựng mạch giải điều chế OOK Khối Constant tạo số không thay đổi theo thời gian 39 Khối Product dùng để nhân số khối Constant với tín hiệu suy hao qua thể Việc giúp thuận tiện việc giải điều chế tín hiệu Mạch tương đương với mạch khuếch đại Diode giúp loại bỏ thành phần điện áp âm Điện trở chọn giá trị 50Ω Giá trị tụ điện chọn cho kết giải điều chế tối ưu ( C=0.01uF) Khối Relational Operator dùng để so sánh tín hiệu đầu vào với số A Nếu điện áp ngõ vào lớn A ngõ có mức điện áp 1V ngược lại nhỏ A ngõ có mức điện áp 0V Giá trị số A chọn sau đo tín hiệu qua mạch RC Việc chọn giá trị A tốt giúp tỉ lệ lệch pha giải điều chế giảm thiểu đáng kể 3.8 Khối Simout2 Tương tự khối Simout1 dạng liệu sau giải điều chế OOK Hình 19 Cấu hình khối Simout2 40 3.9 Giải điều chế PCM Việc giải điều chế xử lý code matlab Dữ liệu simout2 xử lý thành tín hiệu ECG ban đầu k=1;txt=''; t=0.001:0.001:0.5; for i=2:4001 txt1(1,i-1) = num2str(simout2(i,1)); end for i=1:length(txt1) txt=[txt txt1(i)]; if(rem(i,8)==0) quantizer_ecg(1,k) = bin2dec(txt); k=k+1;txt=''; end end for i=1:length(quantizer_ecg) digital_ecg(1,i)= quantizer_ecg(1,i)/(2^8); end figure(1); subplot(1,1,1) plot(t,quantizer_ecg,'r'); legend('Tin hieu ECG luong tu'); grid; xlabel('Time(s)'); ylabel('Amp'); axis([0 0.5 260]); figure(2); subplot(1,1,1) plot(t,digital_ecg,'b'); legend('Tin hieu ECG ban dau'); grid; xlabel('Time(s)'); ylabel('Amp'); axis([0 0.5 1.05]); 41 CHƯƠNG KẾT QUẢ MÔ PHỎNG Từ hàm ecg(50) lấy Matlab ta mảng liệu tín hiệu ECG gồm 50 mẫu Sau đưa liệu vào khối Repeating Sequence Interpolated lấy mẫu lại với tần số 1KHz Hình Tín hiệu ECG lấy từ hàm ecg(50) Matlab Tín hiệu ECG ban đầu với 50 mẫu Chưa thể đỉnh P,Q,R,S,T cách rõ nét Do ta phải lấy mẫu lại cho tín hiệu ECG thể tốt Hình Tín hiệu ECG sau lấy mẫu lại với tần số 1KHz 42 Sau lấy mẫu lại với tần số 1KHz, tín hiệu ECG thể đỉnh P,Q,R,S,T cách rõ nét hình 4.2 Tín hiệu thu từ cảm biến dạng tương tự chưa lấy mẫu nên ta đưa tín hiệu ECG qua mạch vật lý RC để chuyển đổi sang dạng tín hiệu tương tự Hình Tín hiệu ECG ban đầu sau qua mạch RC Trong hình 4.3 thể khác hai tín hiệu lấy mẫu tín hiệu chưa lấy mẫu Tín hiệu chưa lấy mẫu chuyển mức điện áp có dạng chéo, khơng thẳng đứng lấy mẫu Sự khác trình nạp xả tụ điện tạo nên Hình 4 Tín hiệu sau lượng tử hóa 8bit 43 Lượng tử 8bit có 256 mức biên độ Mỗi mức biên độ gán cho mức tương ứng Tín hiệu ECG sau lượng tử hóa 8bit thể hình 4.4 Hình Tín hiệu sau mã hóa mã hóa 8bit Sau lượng tử hóa, tín hiệu chuyển đổi sang dạng bit nhị phân cách đưa qua khối Integer to Bit Converter Tín hiệu sau chuyển đổi truyền song song kênh thể hình 4.5 với màu kênh Tín hiệu cần phải đưa dạng nối tiếp kênh truyền để điều chế OOK nên ta thực cách đưa tín hiệu qua buffer Hình Tín hiệu mã hóa Bipolar với kênh truyền 44 Tín hiệu sau qua khối Buffer ghép từ kênh thành kênh truyền mã hóa dạng Bipolar Mỗi bit truyền khoảng thời gian 1.25 × 10−4 s nên có tốc độ bit 8000 bit/s Tín hiệu có mức điện áp 0V biểu diễn cho bit 1V biểu diễn cho bit thể hình 4.6 Sau ta điều chế OOK từ tín hiệu Bipolar cho cách cho qua khối OOK modulator nêu chương Hình Tín hiệu OOK sau điều chế Tín hiệu OOK sau điều chế, với bít khơng có điện áp, bit tín hiệu sóng mang Tín hiệu sóng mang có tần số 1MHz, bit tồn 1.25 × 10−4 s nên có 125 chu kỳ sóng mang thể hình 4.7 Tín hiệu OOK đưa vào thể thông qua điện cực truyền khắp thể Tín hiệu truyền bị suy hao trở kháng thể Sự suy hao phụ thuộc vào nhiều yếu tố khoảng cách truyền (khoảng cách xa suy hao lớn), tần số sóng mang(tần số lớn suy hao thấp), trở kháng thể tùy vào trạng thái (da khơ, da ướt…) Ngồi bị suy hao ra, tín hiệu cịn bị nhiễu, chưa có số cụ thể loại nhiễu nên đồ án chưa thể điều 45 Hình Tín hiệu OOK trước sau qua mạch mô thể người Tín hiệu bị suy hao sau truyền qua thể (cánh tay) với khoảng cách 10 cm tần số sóng mang 1MHz thể hình 4.8 Bảng Suy hao qua thể người Tần số sóng mang Suy hao(10cm) Suy hao(30cm) 100KHz -58.6dB -58.9dB 200KHz -56.8dB -57.0dB 500KHz -55.0dB -55.4dB 700KHz -53.0dB -53.3dB 1MHz -52.3dB -52.6dB Bảng 4.1 thể suy hao tín hiệu truyền qua thể người.Được đo với tần số sóng mang khoảng cách truyền khác Từ ta nhận thấy, với tần số sóng mang lớn suy hao tín hiệu giảm khoảng cách truyền lớn suy hao tăng Do thơng số cịn hạn chế nên chưa thể suy hao cách xác 46 Hình Tín hiệu OOK sau qua diode mạch so sánh Tín hiệu OOK ban đầu sau qua diode loại bỏ bán kì âm Sau đưa qua mạch RC song song, trình nạp xả tụ điện giúp cải thiện dạng sóng OOK loại bỏ tần số sóng mang Tiếp đến ta đưa tín hiệu loại bỏ tần số sóng mang qua mạch so sánh để thu dạng sóng Bipolar ban đầu Từ ta giải điều chế thành cơng tín hiệu OOK Tín hiệu sau giải điều chế xuất dạng workspace so sánh với tín hiệu bit trước giải điều chế với BER= 0% Tín hiệu bị lệch pha trình giải điều chế OOK Hình 10 Biểu diễn suy hao bảng 4.1 đồ thị Sau đưa tín hiệu vào thể người, điện cực thu thu nhận tín hiệu giải điều chế 47 Hình 11 Tín hiệu ECG lượng tử (giải điều chế) Tín hiệu lượng tử sau giải điều chế có mức biên độ đỉnh 256 tương ứng với 8bit lượng tử, điều cho thấy q trình giải điều chế khơng có sai sót Hình 12 Tín hiệu ECG ban đầu Đưa tín hiệu lượng tử trở lại mức biên độ ban đầu với biên độ đỉnh 1V(giống với tín hiệu ECG đầu vào) thể hình 4.11, kết thúc trình giải điều chế Bác sĩ nhìn vào tín hiệu để chuẩn đốn bệnh tình bệnh nhân 48 CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA ĐỀ TÀI 5.1 Kết luận Sau tìm hiểu nghiên cứu IBC (Intra-Body Communication), với thuận lợi công nghệ truyền dẫn qua thể người so với cơng nghệ có (Wifi, Zigbee,…) việc nghiên cứu để cải tiến tốc độ, ta thấy công nghệ ứng dụng vào thực tế tương lai không xa Thông qua việc nghiên cứu đặc tính kênh truyền với tác nhân gây suy hao, ta thiết kế linh kiện phù hợp với thể người cảm biến, đồng hồ… với độ xác cao, đồng thời tiêu thụ công suất thấp nhờ công nghệ CMOS Đồ án đạt kết nâng cao hiểu biết công nghệ truyền dẫn qua thể người, phương pháp ghép, thể mức độ suy hao tín hiệu qua thể người, xây dựng chương trình mô hệ thống IBC Simulink Matlab Hạn chế Chương trình mơ phịng chưa thể nhiễu qua thể người Chỉ truyền tín hiệu ECG, chưa sử dụng để truyền tín hiệu y sinh khác EEG, EMG… 5.2 Hướng phát triển Xây dựng chương trình thể nhiễu qua thể Phối hợp trở kháng ngõ vào giúp giảm suy hao, tăng hiệu công suất IBC 49 Sử dụng mạch giải điều chế SC(switched Capacitor) thay cho mạch RC giúp tăng tốc độ lấy mẫu, tăng độ xác, tiêu thụ cơng suất thấp bên thu Trong tương lai, hội tụ trào lưu công nghệ cảm biến thiết bị di động, khơng dây Theo đó, việc ứng dụng khơng dây ngày quan tâm để góp phần phục vụ sống người IBC phù hợp với tiêu chí có tốc độ cao so với hệ thống tương tự tần số hoạt động thấp hệ thống nay, giảm ảnh hưởng đến sức khỏe, chi phí thấp 50 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Erik Karulf “Body Area Networks (BAN)” Last Modified April 23rd, 2008 [2] Mir Hojjat Seyedi “A Novel Intrabody Communication Transceiver for Biomedical Applications” AUGUST 2014 [3] Mohammadreza Balouchestani, Kaamran Raahemifar and Sridhar Krishnan “Wireless Body Area Networks with Compressed Sensing Theory” in Wireless and Optical Communications Networks (WOCN),2011 IEEE International Conference on Wireless Sensor Networks,pp 1-4,May, 2011 [4] Keisuke Hachisuka , Azusa Nakata , Teruhito Takeda , Yusuke Terauchi , Kenji Shiba “Development And Performance Analysis Of An Intra-Body Communication Device” Boston, June 8-12, 2003 [5] MirHojjat Seyedi, Behailu Kibret, Daniel T.H Lai, Michael Faulkner “A Survey on Intrabody Communications for Body Area Network Applications”, Melbourne, Australia : IEEE, 2013 [6] Wegmüller, Marc Simon “Intra-Body Communication for Biomedical Sensor Networks” Zurich, Switzerland : s.n., 2007 [7] Mitsuru Shinagawa, Masaaki Fukumoto, Katsuyuki Ochiai and Hakaru Kyuragi “A Near-Field-Sensing Transceiver for Intrabody Communication Based on the Electrooptic Effect” IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement, Vol 53, No 6, December 2004 [8] Kai Zhang, Qun Hao, Yong Song, Jingwen Wang, Ruobing Huang and Yue Liu “Modeling and Characterization of the Implant Intra-Body Communication 51 Based on Capacitive Coupling Using a Transfer Function Method” Beijing, China : ISSN, 2013- 2014 [9] Namjun Cho, Jerald Yoo, Seong-Jun Song, Jeabin Lee, Seonghyun Jeon, HoiJun Yoo “The Human Body Characteristics as a Signal Transmission Medium for Intrabody Communication” Daejeon, Korea : IEEE, 2006 [10] Yong Song, Qun Hao, Kai Zhang, Ming Wang, Yifang Chu, and Bangzhi Kang, “The Simulation Method of the Galvanic Coupling Intrabody Communication With Different Signal Transmission Paths”, Beijing : IEEE, 2010 [11] Leif Sornmo “Electrocardiogram (ECG) Signal Processing” 2004 52